随着生成式 AI 超越静态提示不断发展，本次峰会将汇集顶尖研究人员、开发者和策略师，共同探索基于开源和开放标准的面向目标代理的未来。开放代理峰会将于 10 月 21 日在旧金山与 PyTorch 大会同期举办，是专注于代理式 AI（即能够感知、规划并在动态环境中行动的智能自主系统）崛起的首要盛会。
核心主题包括多代理协作、工具和基础设施、协议和标准、实际部署、安全和对齐，以及代理在企业和消费者应用中的整合。
参加峰会的 3 大理由
- 掌握代理式 AI 的前沿 – 本次峰会专门关注面向目标的代理——能够在不断变化的环境中感知、规划和行动的 AI 系统，而不仅仅是静态的提示-响应。如果您对 AI 如何超越大型语言模型，发展为更自主、交互和自适应的系统感兴趣，本次活动将充满最新的研究、框架和实际部署案例。
- 开源、开放标准和多代理协作 – 核心主题之一是如何使用开源工具和开放协议构建代理，以及使代理能够互操作的标准。您将听到致力于基础设施、工具、多代理系统和标准的专家发言。对于开发者、研究人员或策略师来说，这是一个为构建负责任、可扩展和协作的代理系统基础的社区做出贡献并向其学习的机会。
- 实际部署、安全和对齐 – 除了理论，本次峰会将涵盖实际部署问题：安全、对齐、可靠性、基础设施，代理式 AI 如何或应该如何在实际环境中（企业和消费者）运行，需要哪些协议来确保信任，工具和基础设施如何支持安全代理等等。无论您是构建代理、使用代理，还是正在思考它们的影响，参加本次峰会都将让您直接获得来自行业领导者在生产环境中构建和部署代理的见解、案例研究和思想领导力。
项目亮点
通过主题演讲、小组讨论和深入的技术会议，本次峰会将全面审视开放自主代理如何重塑行业、工作流程以及人机交互。
主旨演讲
- 欢迎致辞和开幕词 – Matt White, PyTorch 基金会执行董事
- 迈向构建安全可靠的代理式 AI – Dawn Song, 加州大学伯克利分校教授
- 构建开放的代理式未来 – Samuel Colvin, Pydantic 创始人
专题会议
- AG2/MassGen – Chi Wang, DeepMind
- AI 科学家 – Yutaro Yamada, Sakana AI
- 使用 BeeAI 构建和共享可靠的 AI 代理 – Sandi Besen, IBM
- A2A – Chitra Venkatesh, Google
- 使用 LlamaIndex 构建开源 NotebookLM 替代方案 – Tuana Çelik, Llamaindex
- 模型上下文协议：连接 AI 与一切 – Adam Jones, Anthropic
- 使用 vLLM 加速开源强化学习和代理式推理 – Michael Goin, Red Hat
- AGNTCY：构建多代理系统的开源项目 – John Parello, Cisco
- 用于大型语言模型代理的模块化强化学习库 – Sumanth Hegde, Anyscale & Tyler Griggs, 加州大学伯克利分校
- 使用 SGLang 在代理中端到端优化多轮强化学习和高性能推理 – Chenyang Zhao, SGLang
小组讨论
- 代理和人机协作的未来
- Yujian Tang, OSS4AI (主持人)
- Davide Crapis, 以太坊基金会
- Mitesh Patel, NVIDIA
- Bradley Axen, Block
- Yu (Jo) Zhou, 哥伦比亚大学
- 野外代理：实际部署和经验教训
- Yujian Tang, OSS4AI (主持人)
- Yina Arenas, 微软
- Andrew Hoh, Lastmile AI
- Diamond Bishop, DataDog
- Mahdi Ghodsi, AMD
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